Prometheus 长期远程存储方案 VictoriaMetrics 入门实践

VictoriaMetrics(简称VM) 是一个支持高可用、经济高效且可扩展的监控解决方案和时间序列数据库，可用于 Prometheus 监控数据做长期远程存储。

前面章节我们介绍了 Thanos 方案也可以用来解决 Prometheus 的高可用和远程存储的问题，那么为什么我们还要使用 VictoriaMetrics 呢?相对于 Thanos，VictoriaMetrics 主要是一个可水平扩容的本地全量持久化存储方案，VictoriaMetrics 不仅仅是时序数据库，它的优势主要体现在以下几点。

• 对外支持 Prometheus 相关的 API，可以直接用于 Grafana 作为 Prometheus 数据源使用。
• 指标数据摄取和查询具备高性能和良好的可扩展性，性能比 InfluxDB 和 TimescaleDB 高出 20 倍。
• 这处理高基数时间序列时，内存方面也做了优化，比 InfluxDB 少 10x 倍，比 Prometheus、Thanos 或 Cortex 少 7 倍。
• 高性能的数据压缩方式，与 TimescaleDB 相比，可以将多达 70 倍的数据点存入有限的存储空间，与 Prometheus、Thanos 或 Cortex 相比，所需的存储空间减少 7 倍。
• 它针对具有高延迟 IO 和低 IOPS 的存储进行了优化。
• 提供全局的查询视图，多个 Prometheus 实例或任何其他数据源可能会将数据摄取到 VictoriaMetrics。
• 操作简单

1. VictoriaMetrics 由一个没有外部依赖的小型可执行文件组成
2. 所有的配置都是通过明确的命令行标志和合理的默认值完成的
3. 所有数据都存储在 - storageDataPath 命令行参数指向的目录中
4. 可以使用 vmbackup/vmrestore 工具轻松快速地从实时快照备份到 S3 或 GCS 对象存储中

• 支持从第三方时序数据库获取数据源
• 由于存储架构，它可以保护存储在非正常关机(即 OOM、硬件重置或 kill -9)时免受数据损坏
• 同样支持指标的 relabel 操作

架构

VM 分为单节点和集群两个方案，根据业务需求选择即可。单节点版直接运行一个二进制文件既，官方建议采集数据点(data points)低于 100w/s，推荐 VM 单节点版，简单好维护，但不支持告警。集群版支持数据水平拆分。下图是 VictoriaMetrics 集群版官方的架构图。

主要包含以下几个组件：

• vmstorage：数据存储以及查询结果返回，默认端口为 8482。
• vminsert：数据录入，可实现类似分片、副本功能，默认端口 8480。
• vmselect：数据查询，汇总和数据去重，默认端口 8481。
• vmagent：数据指标抓取，支持多种后端存储，会占用本地磁盘缓存，默认端口 8429。
• vmalert：报警相关组件，不如果不需要告警功能可以不使用该组件，默认端口为 8880。

集群方案把功能拆分为 vmstorage、 vminsert、vmselect 组件，如果要替换 Prometheus，还需要使用 vmagent、vmalert。从上图也可以看出 vminsert 以及 vmselect 都是无状态的，所以扩展很简单，只有 vmstorage 是有状态的。

vmagent 的主要目的是用来收集指标数据然后存储到 VM 以及 Prometheus 兼容的存储系统中(支持 remote_write 协议即可)。

下图是 vmagent 的一个简单架构图，可以看出该组件也实现了 metrics 的 push 功能，此外还有很多其他特性：

• 替换 prometheus 的 scraping target
• 支持基于 prometheus relabeling 的模式添加、移除、修改 labels，可以方便在数据发送到远端存储之前进行数据的过滤
• 支持多种数据协议，influx line 协议，graphite 文本协议，opentsdb 协议，prometheus remote write 协议，json lines 协议，csv 数据
• 支持收集数据的同时，并复制到多种远端存储系统
• 支持不可靠远端存储(通过本地存储 -remoteWrite.tmpDataPath )，同时支持最大磁盘占用
• 相比 prometheus 使用较少的内存、cpu、磁盘 io 以及网络带宽

接下来我们就分别来介绍了 VM 的单节点和集群两个方案的使用。

单节点

这里我们采集 node-exporter 为例进行说明，首先使用 Prometheus 采集数据，然后将 Prometheus 数据远程写入 VM 远程存储，由于 VM 提供了 vmagent 组件，最后我们使用 VM 来完全替换 Prometheus，可以使架构更简单、更低的资源占用。

这里我们将所有资源运行在 kube-vm 命名空间之下：

  kubectl create ns kube-vm

首先我们这 kube-vm 命名空间下面使用 DaemonSet 控制器运行 node-exporter，对应的资源清单文件如下所示：

# vm-node-exporter.yaml apiVersion: apps/v1 kind: DaemonSet metadata: name: node-exporter namespace: kube-vm spec: selector: matchLabels: app: node-exporter template: metadata: labels: app: node-exporter spec: hostPID: true hostIPC: true hostNetwork: true nodeSelector: kubernetes.io/os: linux containers:
        - name: node-exporter image: prom/node-exporter:v1.3.1 args:
            - --web.listen-address=$(HOSTIP):9111 - --path.procfs=/host/proc - --path.sysfs=/host/sys - --path.rootfs=/host/root - --no-collector.hwmon # 禁用不需要的一些采集器
            - --no-collector.nfs - --no-collector.nfsd - --no-collector.nvme - --no-collector.dmi - --no-collector.arp - --collector.filesystem.ignored-mount-points=^/(dev|proc|sys|var/lib/containerd/.+|/var/lib/docker/.+|var/lib/kubelet/pods/.+)($|/)
            - --collector.filesystem.ignored-fs-types=^(autofs|binfmt_misc|cgroup|configfs|debugfs|devpts|devtmpfs|fusectl|hugetlbfs|mqueue|overlay|proc|procfs|pstore|rpc_pipefs|securityfs|sysfs|tracefs)$ ports:
            - containerPort: 9111 env:
            - name: HOSTIP valueFrom: fieldRef: fieldPath: status.hostIP resources: requests: cpu: 150m memory: 180Mi limits: cpu: 150m memory: 180Mi securityContext: runAsNonRoot: true runAsUser: 65534 volumeMounts:
            - name: proc mountPath: /host/proc - name: sys mountPath: /host/sys - name: root mountPath: /host/root mountPropagation: HostToContainer readOnly: true tolerations: # 添加容忍
        - operator: "Exists" volumes:
        - name: proc hostPath: path: /proc - name: dev hostPath: path: /dev - name: sys hostPath: path: /sys - name: root hostPath: path: /

由于前面章节中我们也创建了 node-exporter，为了防止端口冲突，这里我们使用参数 --web.listen-address=$(HOSTIP):9111 配置端口为 9111。直接应用上面的资源清单即可。

  kubectl apply -f vm-node-exporter.yaml   kubectl get pods -n kube-vm -owide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES node-exporter-c4d76 1/1 Running 0 118s 192.168.0.109 node2 <none>           <none> node-exporter-hzt8s 1/1 Running 0 118s 192.168.0.111 master1 <none>           <none> node-exporter-zlxwb 1/1 Running 0 118s 192.168.0.110 node1 <none>           <none>

然后重新部署一套独立的 Prometheus，为了简单我们直接使用 static_configs 静态配置方式来抓取 node-exporter 的指标，配置清单如下所示：

# vm-prom-config.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: prometheus-config namespace: kube-vm data: prometheus.yaml: | global: scrape_interval: 15s scrape_timeout: 15s scrape_configs:
    - job_name: "nodes" static_configs:
      - targets: ['192.168.0.109:9111', '192.168.0.110:9111', '192.168.0.111:9111'] relabel_configs: # 通过 relabeling 从 __address__ 中提取 IP 信息，为了后面验证 VM 是否兼容 relabeling - source_labels: [__address__] regex: "(.*):(.*)" replacement: "${1}" target_label: 'ip' action: replace

上面配置中通过 relabel 操作从 __address__ 中将 IP 信息提取出来，后面可以用来验证 VM 是否兼容 relabel 操作。

同样要给 Prometheus 数据做持久化，所以也需要创建一个对应的 PVC 资源对象：

# apiVersion: storage.k8s.io/v1 # kind: StorageClass # metadata: # name: local-storage # provisioner: kubernetes.io/no-provisioner # volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: prometheus-data spec: accessModes:
    - ReadWriteOnce capacity: storage: 20Gi storageClassName: local-storage local: path: /data/k8s/prometheus persistentVolumeReclaimPolicy: Retain nodeAffinity: required: nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
            - key: kubernetes.io/hostname operator: In values:
                - node2 --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: prometheus-data namespace: kube-vm spec: accessModes:
    - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 20Gi storageClassName: local-storage

然后直接创建 Prometheus 即可，将上面的 PVC 和 ConfigMap 挂载到容器中，通过 --config.file 参数指定配置文件文件路径，指定 TSDB 数据路径等，资源清单文件如下所示：

# vm-prom-deploy.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: prometheus namespace: kube-vm spec: selector: matchLabels: app: prometheus template: metadata: labels: app: prometheus spec: volumes:
        - name: data persistentVolumeClaim: claimName: prometheus-data - name: config-volume configMap: name: prometheus-config containers:
        - image: prom/prometheus:v2.35.0 name: prometheus args:
            - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yaml" - "--storage.tsdb.path=/prometheus" # 指定tsdb数据路径
            - "--storage.tsdb.retention.time=2d" - "--web.enable-lifecycle" # 支持热更新，直接执行localhost:9090/-/reload立即生效 ports:
            - containerPort: 9090 name: http securityContext: runAsUser: 0 volumeMounts:
            - mountPath: "/etc/prometheus" name: config-volume - mountPath: "/prometheus" name: data --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: prometheus namespace: kube-vm spec: selector: app: prometheus type: NodePort ports:
    - name: web port: 9090 targetPort: http

直接应用上面的资源清单即可。

  kubectl apply -f vm-prom-config.yaml   kubectl apply -f vm-prom-pvc.yaml   kubectl apply -f vm-prom-deploy.yaml   kubectl get pods -n kube-vm -owide NAME READY STATUS RESTARTS AGE IP NODE NOMINATED NODE READINESS GATES node-exporter-c4d76 1/1 Running 0 27m 192.168.0.109 node2 <none>           <none> node-exporter-hzt8s 1/1 Running 0 27m 192.168.0.111 master1 <none>           <none> node-exporter-zlxwb 1/1 Running 0 27m 192.168.0.110 node1 <none>           <none> prometheus-dfc9f6-2w2vf 1/1 Running 0 4m58s 10.244.2.102 node2 <none>           <none>
  kubectl get svc -n kube-vm NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE prometheus NodePort 10.103.38.114 <none> 9090:31890/TCP 4m10s

部署完成后可以通过 http://:31890 访问 Prometheus，正常可以看到采集的 3 个 node 节点的指标任务。

同样的方式重新部署 Grafana，资源清单如下所示：

# vm-grafana.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: grafana namespace: kube-vm spec: selector: matchLabels: app: grafana template: metadata: labels: app: grafana spec: volumes:
        - name: storage persistentVolumeClaim: claimName: grafana-data containers:
        - name: grafana image: grafana/grafana:main imagePullPolicy: IfNotPresent ports:
            - containerPort: 3000 name: grafana securityContext: runAsUser: 0 env:
            - name: GF_SECURITY_ADMIN_USER value: admin - name: GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD value: admin321 volumeMounts:
            - mountPath: /var/lib/grafana name: storage --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: grafana namespace: kube-vm spec: type: NodePort ports:
    - port: 3000 selector: app: grafana --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: grafana-data spec: accessModes:
    - ReadWriteOnce capacity: storage: 1Gi storageClassName: local-storage local: path: /data/k8s/grafana persistentVolumeReclaimPolicy: Retain nodeAffinity: required: nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
            - key: kubernetes.io/hostname operator: In values:
                - node2 --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: grafana-data namespace: kube-vm spec: accessModes:
    - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 1Gi storageClassName: local-storage

  kubectl apply -f vm-grafana.yaml   kubectl get svc -n kube-vm |grep grafana grafana NodePort 10.97.111.153 <none> 3000:31800/TCP 62s

同样通过 http://:31800 就可以访问 Grafana 了，进入 Grafana 配置 Prometheus 数据源。

然后导入 16098 这个 Dashboard，导入后效果如下图所示。

到这里就完成了使用 Prometheus 收集节点监控指标，接下来我们来使用 VM 来改造现有方案。

远程存储 VictoriaMetrics

首先需要一个单节点模式的 VM，运行 VM 很简单，可以直接下载对应的二进制文件启动，也可以使用 docker 镜像一键启动，我们这里同样部署到 Kubernetes 集群中。资源清单文件如下所示。

# vm-grafana.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: victoria-metrics namespace: kube-vm spec: selector: matchLabels: app: victoria-metrics template: metadata: labels: app: victoria-metrics spec: volumes:
        - name: storage persistentVolumeClaim: claimName: victoria-metrics-data containers:
        - name: vm image: victoriametrics/victoria-metrics:v1.76.1 imagePullPolicy: IfNotPresent args:
            - -storageDataPath=/var/lib/victoria-metrics-data - -retentionPeriod=1w ports:
            - containerPort: 8428 name: http volumeMounts:
            - mountPath: /var/lib/victoria-metrics-data name: storage --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: victoria-metrics namespace: kube-vm spec: type: NodePort ports:
    - port: 8428 selector: app: victoria-metrics --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: victoria-metrics-data spec: accessModes:
    - ReadWriteOnce capacity: storage: 20Gi storageClassName: local-storage local: path: /data/k8s/vm persistentVolumeReclaimPolicy: Retain nodeAffinity: required: nodeSelectorTerms:
        - matchExpressions:
            - key: kubernetes.io/hostname operator: In values:
                - node2 --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: victoria-metrics-data namespace: kube-vm spec: accessModes:
    - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 20Gi storageClassName: local-storage

这里我们使用 -storageDataPath 参数指定了数据存储目录，然后同样将该目录进行了持久化，-retentionPeriod 参数可以用来配置数据的保持周期。直接应用上面的资源清单即可。

  kubectl apply -f vm-single-node-deploy.yaml   kubectl get svc victoria-metrics -n kube-vm NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE victoria-metrics NodePort 10.106.216.248 <none> 8428:31953/TCP 75m   kubectl get pods -n kube-vm -l app=victoria-metrics NAME READY STATUS RESTARTS AGE victoria-metrics-57d47f4587-htb88 1/1 Running 0 3m12s   kubectl logs -f victoria-metrics-57d47f4587-htb88 -n kube-vm 2022-04-22T08:59:14.431Z info VictoriaMetrics/lib/logger/flag.go:12 build version: victoria-metrics-20220412-134346-tags-v1.76.1-0-gf8de318bf 2022-04-22T08:59:14.431Z info VictoriaMetrics/lib/logger/flag.go:13 command line flags 2022-04-22T08:59:14.431Z info VictoriaMetrics/lib/logger/flag.go:20 flag "retentionPeriod"="1w" 2022-04-22T08:59:14.431Z info VictoriaMetrics/lib/logger/flag.go:20 flag "storageDataPath"="/var/lib/victoria-metrics-data" 2022-04-22T08:59:14.431Z info VictoriaMetrics/app/victoria-metrics/main.go:52 starting VictoriaMetrics at ":8428"... 2022-04-22T08:59:14.432Z info VictoriaMetrics/app/vmstorage/main.go:97 opening storage at "/var/lib/victoria-metrics-data" with -retentionPeriod=1w ...... 2022-04-22T08:59:14.449Z info VictoriaMetrics/app/victoria-metrics/main.go:61 started VictoriaMetrics in 0.017 seconds 2022-04-22T08:59:14.449Z info VictoriaMetrics/lib/httpserver/httpserver.go:91 starting http server at http://127.0.0.1:8428/

到这里我们单节点的 VictoriaMetrics 就部署成功了。接下来我们只需要在 Prometheus 中配置远程写入我们的 VM 即可，更改 Prometheus 配置：

# vm-prom-config2.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: prometheus-config namespace: kube-vm data: prometheus.yaml: | global: scrape_interval: 15s scrape_timeout: 15s remote_write: # 远程写入到远程 VM 存储
    - url: http://victoria-metrics:8428/api/v1/write scrape_configs:
    - job_name: "nodes" static_configs:
      - targets: ['192.168.0.109:9111', '192.168.0.110:9111', '192.168.0.111:9111'] relabel_configs: # 通过 relabeling 从 __address__ 中提取 IP 信息，为了后面验证 VM 是否兼容 relabeling - source_labels: [__address__] regex: "(.*):(.*)" replacement: "${1}" target_label: 'ip' action: replace

重新更新 Prometheus 的配置资源对象：

  kubectl apply -f vm-prom-config2.yaml # 更新后执行 reload 操作重新加载 prometheus 配置
  curl -X POST "http://192.168.0.111:31890/-/reload"

配置生效后 Prometheus 就会开始将数据远程写入 VM 中，我们可以查看 VM 的持久化数据目录是否有数据产生来验证：

  ll /data/k8s/vm/data/ total 0 drwxr-xr-x 4 root root 38 Apr 22 17:15 big -rw-r--r-- 1 root root 0 Apr 22 16:59 flock.lock drwxr-xr-x 4 root root 38 Apr 22 17:15 small

现在我们去直接将 Grafana 中的数据源地址修改成 VM 的地址：

修改完成后重新访问 node-exporter 的 dashboard，正常可以显示，证明 VM 是兼容的。

替换 Prometheus

上面我们将 Prometheus 数据远程写入到了 VM，但是 Prometheus 开启 remote write 功能后会增加其本身的资源占用，理论上其实我们也可以完全用 VM 来替换掉 Prometheus，这样就不需要远程写入了，而且本身 VM 就比 Prometheus 占用更少的资源。

现在我们先停掉 Prometheus 的服务：

  kubectl scale deploy prometheus --replicas=0 -n kube-vm

然后将 Prometheus 的配置文件挂载到 VM 容器中，使用参数 -promscrape.config 来指定 Prometheus 的配置文件路径，如下所示：

# vm-single-node-deploy2.yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: victoria-metrics namespace: kube-vm spec: selector: matchLabels: app: victoria-metrics template: metadata: labels: app: victoria-metrics spec: volumes:
        - name: storage persistentVolumeClaim: claimName: victoria-metrics-data - name: prometheus-config configMap: name: prometheus-config containers:
        - name: vm image: victoriametrics/victoria-metrics:v1.76.1 imagePullPolicy: IfNotPresent args:
            - -storageDataPath=/var/lib/victoria-metrics-data - -retentionPeriod=1w - -promscrape.config=/etc/prometheus/prometheus.yaml ports:
            - containerPort: 8428 name: http volumeMounts:
            - mountPath: /var/lib/victoria-metrics-data name: storage - mountPath: /etc/prometheus name: prometheus-config

记得先将 Prometheus 配置文件中的 remote_write 模块去掉，然后重新更新 VM 即可：

  kubectl apply -f vm-prom-config.yaml   kubectl apply -f vm-single-node-deploy2.yaml   kubectl get pods -n kube-vm -l app=victoria-metrics NAME READY STATUS RESTARTS AGE victoria-metrics-8466844968-ncfnp 1/1 Running 2 (3m3s ago) 3m45s   kubectl logs -f victoria-metrics-8466844968-ncfnp -n kube-vm ...... 2022-04-22T10:01:59.837Z info VictoriaMetrics/app/victoria-metrics/main.go:61 started VictoriaMetrics in 0.022 seconds 2022-04-22T10:01:59.837Z info VictoriaMetrics/lib/httpserver/httpserver.go:91 starting http server at http://127.0.0.1:8428/ 2022-04-22T10:01:59.837Z info VictoriaMetrics/lib/httpserver/httpserver.go:92 pprof handlers are exposed at http://127.0.0.1:8428/debug/pprof/ 2022-04-22T10:01:59.838Z info VictoriaMetrics/lib/promscrape/scraper.go:103 reading Prometheus configs from "/etc/prometheus/prometheus.yaml" 2022-04-22T10:01:59.838Z info VictoriaMetrics/lib/promscrape/config.go:96 starting service discovery routines... 2022-04-22T10:01:59.839Z info VictoriaMetrics/lib/promscrape/config.go:102 started service discovery routines in 0.000 seconds 2022-04-22T10:01:59.840Z info VictoriaMetrics/lib/promscrape/scraper.go:395 static_configs: added targets: 3, removed targets: 0; total targets: 3

从 VM 日志中可以看出成功读取了 Prometheus 的配置，并抓取了 3 个指标(node-exporter)。现在我们再去 Grafana 查看 node-exporter 的 Dashboard 是否可以正常显示。先保证数据源是 VM 的地址。

这样我们就使用 VM 替换掉了 Prometheus，我们也可以这 Grafana 的 Explore 页面去探索采集到的指标。

UI 界面

VM 单节点版本本身自带了一个 Web UI 界面 - vmui，不过目前功能比较简单，可以直接通过 VM 的 NodePort 端口进行访问。

  kubectl get svc victoria-metrics -n kube-vm NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE victoria-metrics NodePort 10.106.216.248 <none> 8428:31953/TCP 75m

我们这里可以通过 http://:31953 访问到 vmui：

可以通过 /vmui 这个 endpoint 访问 UI 界面：

如果你想查看采集到的指标 targets，那么可以通过 /targets 这个 endpoint 来获取：

这些功能基本上可以满足我们的一些需求，但是还是太过简单，如果你习惯了 Prometheus 的 UI 界面，那么我们可以使用 promxy 来代替 vmui，而且 promxy 还可以进行多个 VM 单节点的数据聚合，以及 targets 查看等，对应的资源清单文件如下所示：

# vm-promxy.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: promxy-config namespace: kube-vm data: config.yaml: | promxy: server_groups:
      - static_configs:
        - targets: [victoria-metrics:8428] # 指定vm地址，有多个则往后追加即可 path_prefix: /prometheus # 配置前缀 --- apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: promxy namespace: kube-vm spec: selector: matchLabels: app: promxy template: metadata: labels: app: promxy spec: containers:
        - args:
            - "--config=/etc/promxy/config.yaml" - "--web.enable-lifecycle" - "--log-level=trace" env:
            - name: ROLE value: "1" command:
            - "/bin/promxy" image: quay.io/jacksontj/promxy imagePullPolicy: Always name: promxy ports:
            - containerPort: 8082 name: web volumeMounts:
            - mountPath: "/etc/promxy/" name: promxy-config readOnly: true - args: # container to reload configs on configmap change - "--volume-dir=/etc/promxy" - "--webhook-url=http://localhost:8082/-/reload" image: jimmidyson/configmap-reload:v0.1 name: promxy-server-configmap-reload volumeMounts:
            - mountPath: "/etc/promxy/" name: promxy-config readOnly: true volumes:
        - configMap: name: promxy-config name: promxy-config --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: promxy namespace: kube-vm spec: type: NodePort ports:
    - port: 8082 selector: app: promxy

直接应用上面的资源对象即可：

  kubectl apply -f vm-promxy.yaml   kubectl get pods -n kube-vm -l app=promxy NAME READY STATUS RESTARTS AGE promxy-5f7dfdbc64-l4kjq 2/2 Running 0 6m45s   kubectl get svc promxy -n kube-vm NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE promxy NodePort 10.110.19.254 <none> 8082:30618/TCP 6m12s

访问 Promxy 的页面效果和 Prometheus 自带的 Web UI 基本一致的。

这里面我们简单介绍了单机版的 victoriametrics 的基本使用。关于集群版的使用请关注后续文章。

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/C3fzohygl5_tey70Qnz3og